Эти промпты помогают продуктовым командам использовать AI для дизайна исследований по модели Кано и интерпретации результатов. Замените [плейсхолдеры в скобках] своими данными перед вставкой в ChatGPT, Claude или другую LLM.
Промпт 1: Сгенерировать список кандидатов фич и пары вопросов Кано
Я провожу исследование по модели Кано для приоритизации фич [описание продукта]. Решение, на которое повлияет исследование: [конкретное решение].
Целевая аудитория: [тип пользователя, сегмент, роль]
Пожалуйста:
1. Сгенерируй 12-15 кандидатов фич для тестирования, каждая как одно user-benefit утверждение из 8-15 слов
2. Для каждой фичи напиши функциональный вопрос Кано («Как вы себя чувствуете, если у вас есть...») и дисфункциональный вопрос («Как вы себя чувствуете, если у вас нет...»)
3. Для дисфункционального вопроса описывай отсутствие выгоды, а не полярную противоположность (например, «если некоторые файлы загружаются дольше 10 секунд», а не «если файлы загружаются дольше 10 секунд»)
4. Избегай технического жаргона — формулируй через выгоду пользователя
5. Сгруппируй фичи в 3-4 темы, чтобы я мог увидеть пробелы
6. Добавь стандартную 5-балльную шкалу ответа к каждой паре: «Мне нравится / Я ожидаю / Мне всё равно / Я могу с этим жить / Мне не нравится»Промпт 2: Проверить существующие пары вопросов Кано на проблемы
Вот пары вопросов Кано для предстоящего исследования приоритизации фич [продукт]:
[Вставь 8-15 фич с их функциональными и дисфункциональными вопросами]
Пожалуйста:
1. Помечай любой дисфункциональный вопрос, являющийся полярной противоположностью функционального, а не описывающий отсутствие
2. Помечай любой вопрос, смешивающий выгоду пользователя с технической реализацией
3. Помечай любую пару с непоследовательным тоном или длиной по сравнению с остальными
4. Предложи переписанный вариант для каждого помеченного элемента
5. Найди фичи, которые стоит разделить на несколько меньших вопросов
6. Предложи 2-3 фичи, которых может не хватать в списке с учётом цели [цель исследования]Промпт 3: Интерпретировать результаты Кано
Вот категоризированные результаты исследования Кано с [N] респондентами на тему [тема]:
Для каждой фичи у меня есть:
- Название и описание
- Доминирующая категория Кано (Must-be, Performance, Attractive, Indifferent, Reverse, Questionable)
- Процент респондентов в каждой категории
- Средняя оценка важности (1-9)
- Сегментные срезы если есть
[Вставь данные]
Контекст решения: [конкретное решение, для которого делалось исследование]
Пожалуйста:
1. Сгруппируй фичи в action buckets: «строить сейчас» (Must-be), «строить как дифференциатор» (Performance с высокой важностью), «кандидаты на восхищение» (Attractive с высокой важностью), «отложить» (Indifferent), «выкинуть или инвертировать» (Reverse)
2. Для каждой фичи Performance и Attractive оцени, как скоро конкуренты догонят и категория сдвинется к Must-be
3. Подсветь любую фичу с высоким процентом Questionable — это признак неясной формулировки
4. Помечай фичи, где доминирующая категория близка к runner-up (в пределах 10 п.п.) — назначение нестабильно
5. Сделай draft executive summary в один абзац, связывающий находки с контекстом решения
6. Перечисли топ-3-5 фич для постройки и нижние 3-5 для отбрасыванияПромпт 4: Сравнить результаты Кано по сегментам
У меня есть назначения категорий Кано для одного списка фич по [число] клиентским сегментам:
Список фич: [список]
Категории сегмента A: [фича: категория, оценка важности]
Категории сегмента B: [фича: категория, оценка важности]
Категории сегмента C: [фича: категория, оценка важности]
Пожалуйста:
1. Найди фичи, по которым все сегменты согласны с категорией (consensus features)
2. Найди фичи, по которым один сегмент классифицирует как Must-be, а другой — как Indifferent (максимальное расхождение)
3. Для каждой расходящейся фичи предположи, что в сегментах может объяснять разницу
4. Порекомендуй, должен ли продукт выпустить фичу для одного сегмента, строить отдельные опыты или искать унифицированный дизайн
5. Помечай любую фичу, которая классифицирована как Reverse для какого-то сегмента — этот сегмент активно предпочитает противоположное
6. Предложи follow-up качественные исследовательские вопросы для валидации крупнейших расхождений